Titanic案例，用OneHotEncoder来把Embarked这一列给编成了哑编码，分三列存储编码里的数字，然后再把原来的列删掉。好了目前有13个特征，去掉名字这个无关紧要的特征，剩下12个参与模型拟合。

综合来看结果比原本一个特征的要好一丢丢，但是我觉得硬是把本来可以Label Encoding一列搞定的拆成三列来提高模型拟合程度，意义不大。